2.2 Dasar Logika Fuzzy
2.2.1 Dasar Teori
Logika fuzzy yang pertama kali diperkenalkan oleh Lotfi A. Zadeh, memiliki derajat keanggotaan dalam rentang 0nol hingga 1satu, berbeda
dengan logika digital yang hanya memiliki dua nilai yaitu 1satu atau 0nol. Logika fuzzy digunakan untuk menerjemahkan suatu besaran yang diekspresikan
menggunakan bahasa linguistic, misalkan besaran kecepatan laju kendaraan yang diekspresikan dengan pelan, agak cepat, cepat dan sangat cepat. Secara
umum dalam sistem logika fuzzy terdapat empat buah elemen dasar, yaitu: 1. Basis kaidah rule base, yang berisi aturan-aturan secara linguistik yang
bersumber dari para pakar. 2. Suatu mekanisme pengambilan keputusan inference engine, yang
memperagakan bagaimana para pakar mengambil suatu keputusan dengan menerapkan pengetahuan knowledge.
3. Proses fuzzifikasi fuzzification, yang mengubah besaran tegas crisp ke besaran fuzzy.
4. Proses defuzzifikasi defuzzification, yang mengubah besaran fuzzy hasil dari inference engine, menjadi besaran tegas crisp.
Ada beberapa alasan mengapa seseorang menggunakan logika fuzzy, antara lain :
1 Konsep logika fuzzy mudah dimengerti. Konsep matematis yang mendasari penalaran fuzzy sangat sederhana dan mudah dimengerti.
2 Logika fuzzy sangat fleksibel. 3 Logika fuzzy memiliki toleransi terhadap data – data yang tepat.
4 logika fuzzy mampu memodelkan fungsi – fungsi ninlinear yang sangat kompleks.
5 Logika fuzzy dapat membangun dan mengaplikasikan pengalaman – pengalaman para pakar secara langsung tanpa harus melalui proses pelatihan.
6 Logika fuzzy dapat bekerjasama dengan teknik – teknik kendalki secara konvensional.
7 Logika fuzzy didasarkan pada bahasa alami.
2.2.2 Sistem Fuzzy
beberapa hal yang perlu diperhatikan dalam sistem fuzzy, yaitu : a Variable fuzzy
Merupakan variabel yang hendak dibahas dalam suatu sistem fuzzy, seperti umur, temperatur, dsb
b Himpunan fuzzy Merupakan suatu grup yang mewakili suatu kondisi atau keadaan tertentu
dalam suatu variabel fuzzy. Contoh : Variabel umur kiaryawan dibagi menjadi 3 himpunan fuzzy, yaitu :
MUDA, PAROBAYA, dan TUA.
Gambar 2.1 contoh variabel umur karyawan
Pada gambar di atas bentuk HIMPUNAN FUZZY dapat dilihat : 1 Sepuluh orang yang berumur 40 tahun, termasuk dalam himpunan MUDA
dengan MUDA [40] = 0.25; namun dia juga termasuk dalam himpunan
SETENGAH TUA dengan SETENGAH TUA [40] = 0.5;
2 Seseorang yang berumur 50 tahun, termasuk dalam himpunan TUA dengan
TUA [50] = 0,25; namun dia juga termasuk himpunan SETENGAH TUA dengan
SETENGAH TUA [50] = 0.5; Sedangkan atribut – atribut pada himpunan fuzzy yaitu :
1 Linguistik, yaitu penamaan suatu grup yang mewakili suatu keadaan atau kondisi tertentu dengan menggunakan bahasa alami, seperti : RENDAH,
SEDANG, dan TINGGI. 2 Numeris, yaitu suatu nilai yang menunjukkan ukuran dari suatu variabel,
seperti : 30,40,50, dsb.
c Semesta pembicaraan Adalah keseluruhan nilai yang diperbolehkan untuk dioperasikan dalam suatu
variabel fuzzy. Nilainya adalah himpunan bilangan real yang senantiasa naik bertambah. Kadangkala nilai semesta pembicaraan tidak dibatasi batas
atasnya dan bisa berupa bilangan positif atau negatif. d Domain
Adalah keseluruhan nilai yang diijinkan dalam semesta pembicaraan dan boleh dioperasikan dalam suatu himpunan fuzzy.
Contoh domain himpunan fuzzy : 1 Lambat
: [0,30] 2 Sedang
: [25,55] 3 Cepat
: [45,70]
2.2.3 Fungsi keanggotaan
Kategori